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Enregistrement W2160358302 · doi:10.5555/2484920.2484983

Empirical analysis of plurality election equilibria

2013· article· en· W2160358302 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGame Theory and Voting Systems
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutcome (game theory)Nash equilibriumCondorcet methodVotingMathematical economicsSocial choice theoryComputer scienceEquilibrium selectionCorrelated equilibriumApproval votingBest responseEconomicsGame theoryRepeated game

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Voting is widely used to aggregate the different preferences of agents, even though these agents are often able to manip-ulate the outcome through strategic voting. Most research on manipulation of voting methods studies (1) limited solu-tion concepts, (2) limited preferences, or (3) scenarios with a few manipulators that have a common goal. In contrast, we study voting in plurality elections through the lens of Nash equilibrium, which allows for the possibility that any number of agents, with arbitrary different goals, could all be manipulators. This is possible thanks to recent advances in (Bayes-)Nash equilibrium computation for large games. Al-though plurality has numerous pure-strategy Nash equilib-ria, we demonstrate how a simple equilibrium refinement— assuming that agents only deviate from truthfulness when it will change the outcome—dramatically reduces this set. We also use symmetric Bayes-Nash equilibria to investigate the case where voters are uncertain of each others ’ preferences. This refinement does not completely eliminate the problem of multiple equilibria. However, it does show that even when agents manipulate, plurality still tends to lead to good out-comes (e.g., Condorcet winners, candidates that would win if voters were truthful, outcomes with high social welfare).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

En bref

Citations30
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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